Model & API Providers Analysis | Artificial AnalysisIndependent analysis of AI language models and API providersUnderstand the AI landscape and choose the best model and API provider for your use-case
有料ウェブマガジン「みやーんZZのRadio Days」に関するお詫びと廃刊のお知らせ
Today, Lattice Makes History and Leads the Way in Responsible Employment of AI | Lattice
Update, July 12: This innovation sparked a lot of conversation and questions that have no answers yet. We look forward to continuing to work with our customers on the responsible use of AI, but will not further pursue digital workers in the product. — Six months ago, I began my Lattice journey with you all. I could not have imagined how meaningful this journey would be and how much we’d accomplis
GitHub - explainers-by-googlers/prompt-api: A proposal for a web API for prompting browser-provided language models
This proposal is an early design sketch by the Chrome built-in AI team to describe the problem below and solicit feedback on the proposed solution. It has not been approved to ship in Chrome. Browsers and operating systems are increasingly expected to gain access to a language model. (Example, example.) Language models are known for their versatility. With enough creative prompting, they can help
AIゆりこは50点 都知事選戦立候補の安野貴博氏 東大出身AIエンジニアのこれが“真AI戦術”（スポニチアネックス） - Yahoo!ニュース
Adobe（アドビ）の今の利用規約では「ユーザーが用いるすべてのデータがアクセス・監視されうる」として物議を醸す。スタッフは反論するも、機械学習利用にまでトピックは広がる - AUTOMATON
ホーム ニュース Adobe（アドビ）の今の利用規約では「ユーザーが用いるすべてのデータがアクセス・監視されうる」として物議を醸す。スタッフは反論するも、機械学習利用にまでトピックは広がる 全記事ニュース
How we built Text-to-SQL at Pinterest
Adam Obeng | Data Scientist, Data Platform Science; J.C. Zhong | Tech Lead, Analytics Platform; Charlie Gu | Sr. Manager, Engineering Writing queries to solve analytical problems is the core task for Pinterest’s data users. However, finding the right data and translating an analytical problem into correct and efficient SQL code can be challenging tasks in a fast-paced environment with significant
画像生成AIの著作権問題、文化庁議論で争点はっきり (1/4)
24/1/28 「生成AIの『学習』は学術用語だ」ということをそろそろちゃんと説明した方がいい - LWのサイゼリヤ
ドラクエ4のAI戦闘と作戦、完全に理解した｜frenchbread
30年ぶりにファミコン版ドラクエ4をプレイしたので、AI戦闘の仕様についてまとめます。ソースは主に下の記事と自分でプレイした検証結果です。 本件に関しては下の記事以上に詳しい情報はないと思われますが、仕様解析というコンセプトで非常に詳細に記載してくださっているため、この記事では自分なりに実プレイ上有用かなと思えるレベルでまとめました。 ご一読いただければ「なぜブライやミネアがいまいち使えなかったのか」といった疑問も解消すると思います。 なお、以下に記載の内容は100%正確とは限りません。 ソースの解析記事を私が誤読している可能性があるのと、一部自分で補完した内容はあくまでプレイ検証して「おそらくこうだろう」と結論づけているに過ぎないためです。ご了承ください。 基礎知識まず基礎知識。 ある程度詳しい方、少し調べたことがある方ならこの辺りはご存じの内容になるかもしれません。 AIは「モンスター
「正答率62.5％→94.1%」に改善も...三豊市 “チャットGPT” を使ったゴミ出し案内 実証実験の結果、導入を断念【香川】 | TBS NEWS DIG
香川県三豊市は、今年6月から東京大学大学院と実証実験を進めてきた「チャットGPT」を使ったゴミ出し案内の導入を断念すると発表しました。三豊市では、東京大学大学院工学系研究科の松尾研究室と協力して、今年6…
翻訳メモリー時代の終わりは来るか？ – 西野竜太郎ウェブサイト
翻訳メモリー（TM）が翻訳業界で広く使われ始めたのが1990年代後半という話（PDF）なので、すでに四半世紀くらいは経っている。私が翻訳者になったのは2002年だが、ITマニュアルなどではすでにTMを使った翻訳が一般的だった。 TMは当初、訳文を再利用して品質を安定させたり、作業を効率化してコストを削減したりといった点が目的だった。しかし統計的機械翻訳システム以降（もちろんニューラル機械翻訳も）は、トレーニング用のデータとしても重要となった。 TMが翻訳業界で広がったのは、やはりコスト削減などビジネス上のメリットが大きかったからだ。しかし、いち翻訳者が使うツールとして考えてみると、必ずしも理想的とは言えない。訳文を「再利用」するので、それに適した単位、つまり基本的には1文ずつの対訳セットで管理する。原文と訳文が1文ずつで対応するケースはもちろん多いが、再利用を優先すると無理やり1文ずつ対応
ソフトウェア開発の真の問題点は、コードを書くことではなく、問題の複雑さの管理にある - YAMDAS現更新履歴
GitHub Copilot Chat beta now available for all individuals
ProductGitHub Copilot Chat beta now available for all individualsAll GitHub Copilot for Individuals users now have access to GitHub Copilot Chat beta, bringing natural language-powered coding to every developer in all languages. In July, we introduced a public beta of GitHub Copilot Chat, a pivotal component of our vision for the future of AI-powered software development, for all GitHub Copilot fo
日刊 画像生成AI (2022年10月23日)｜やまかず
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「Copilot+ PC」とはなにか マイクロソフトが狙うUX変化とWindowsの再設計
MacBook Air(M3)と「AI PC」の時代【西田宗千佳のイマトミライ】
都職員のアイデアが詰まった文章生成AI活用事例集 | 東京都デジタルサービス局
Explore AI-Driven UI Patterns | Teardowns.ai
【キーマンウォッチ】 お客さまのCopilotとなり企業や個人の成長を支える役割を担う――、日本マイクロソフト・津坂美樹社長
